聚焦新零售

在最近的大資料和人工智慧的應用熱潮中，幾乎沒有哪個領域像零售業這樣可以讓企業受益。無論是沃爾瑪還是當地的母嬰店，各地的企業似乎都在利用這些技術來降低管理費用，同時擴大業務範圍。例如，客服人員可能會被人工智慧助理徹底取代，但更重要的是，零售商可以透過人工智慧跟蹤他們的庫存，而消費者的興趣很快就會發生革命性的變化。隨著越來越多的零售商將大資料和人工智慧應用到他們的商業模式中，預計這個行業現在可以利用人力和機器的力量來獲得更多的利潤。

聊天機器人應用越來越廣泛

Facebook，Skype和Slack等公司都在其服務中添加了聊天機器人，他們對消費者來說非常有趣，包括法律幫助熱線，技術創新讓聊天機器人越來越智慧。這意味著它們可以為人們解析法規，透過有效的診斷來指導患者。

如果大資料繼續以目前的高速度增長，那麼預計在日前使用的社交媒體平臺上將會有應用更廣泛的聊天機器人。這可能比人們想像得還要快，這些由 人工智慧技術 驅動的機器人可能會更加有效地與人們聊天，人們甚至可能無法判斷是否正在與另一個人交談。

人工智慧和雲計算的結合

隨著越來越多的企業採用人工智慧解決方案以應對其業務困境，其中許多公司將尋求加強其IT基礎設施，並將業務轉向雲端。隨著大資料應用者的規模越來越大，人工智慧越來越成為一種主流，隨之而來的資料需求將給企業的本地伺服器帶來更大的負擔，這意味著他們需要在別處滿足他們的資料需求。

雲計算非常適合幫助滿足和管理這些不斷增長的需求，因為內部部署的伺服器和資料管理對於企業來說變得過於混亂並且成本高昂。

更加智慧的市場營銷

市場營銷是利用大資料的力量革命化的關鍵領域之一，透過梳理大量的資料，企業能夠比以往任何時候都更準確地針對特定的消費者，將廣告和交易直接傳送到潛在消費者的郵箱或家門口。

隨著越來越多的公司試圖利用自動演算法來分類資料以找到潛在的客戶，人工智慧領域將受益於行業投資的增加。而實時定位可以為正確使用的公司帶來20%以上的銷售機會，這意味著採用人工智慧可以獲得十分豐厚的利潤。

暗資料的新紀元

隨著大資料的增長，利用暗資料獲得商業成功的機會也將隨之增加。所謂的暗資料就是企業正常商業活動期間蒐集，處理，儲存的資料。但這些資料通常無法用於諸如分析，商業關係或者是直接變現獲利等目的。對於並不熟悉人工智慧和資料管理領域的許多人來說，這種資料不斷被證明是有用的。暗資料可能難以讓人理解，但隨著越來越多的企業投資人工智慧，這些迷惑可能就會消散，並導致人們對正在進行的資料革命的熱情更高。

那在大資料和人工智慧技術又有怎樣的發展趨勢呢？能給我們的生活掀起多大的浪呢？

一、人工智慧和雲計算的結合

　　隨著越來越多的企業採用人工智慧解決方案以應對其業務困境，其中許多公司將尋求加強其IT基礎設施，並將業務轉向雲端。隨著大資料應用者的規模越來越大，人工智慧越來越成為一種主流 ，隨之而來的資料需求將給企業的本地伺服器帶來更大的負擔，這意味著他們需要在別處滿足他們的資料需求。

　　雲計算非常適合幫助滿足和管理這些不斷增長的需求，因為內部部署的伺服器和資料管理對於企業來說變得過於混亂並且成本高昂。

　　二、更加智慧的市場營銷

　　市場營銷是利用大資料的力量革命化的關鍵領域之一， 經過梳理大量的資料，企業能夠比以往任何時候都更準確地針對特定的消費者，將廣告和交易直接傳送到潛在消費者的郵箱或家門口。

　　隨著越來越多的公司試圖利用自動演算法來分類資料以找到潛在的客戶，人工智慧領域將受益於行業投資的增加。而實時定位可以為正確使用的公司帶來20%以上的銷售機會，這意味著採用人工智慧可以獲得十分豐厚的利潤。

　　三、聊天機器人應用越來越廣泛

　　大資料和人工智慧在全球範圍內得到日益廣泛的應用，在所有的創新中，很少有像聊天機器人這樣的應用讓消費者讚歎。Facebook，Skype和Slack等公司都在其服務中添加了聊天機器人，他們對消費者來說非常有趣，包括法律幫助熱線， 技術創新讓聊天機器人越來越智慧 。這意味著它們可以為人們解析法規，用有效的診斷來指導患者。

如果大資料繼續以目前的高速度增長，那麼預計在日前使用的社交媒體平臺上將會有應用更廣泛的聊天機器人。這可能比人們想像得還要快，這些由人工智慧技術驅動的機器人可能會更加有效地與人們聊天，人們甚至可能無法判斷是否正在與另一個人交談。

千鋒大資料開發採用“T”字形的思維，以大資料的深度為主，以機器學習、雲計算等作為寬度，相輔相成。此外千鋒大資料課程定期組織與一線名企的工程師進行面對面的就企業當下的專案討論與研發，進而驗證所學技術的正確方向。學習大資料，千鋒教育一定非你莫屬！

它們已不能簡單的被視為兩個風口了，不可能三五年熱鬧之後就轉向，它們會是未來商業的基石。

它們猶如我們的鋼鐵產業，水泥產業，石油產業，電力產業，無處不在，成為了基本配件，或者說成為基本的作業系統了。

也就是說，今後的商業，根本就離不開大資料、人工智慧。就算有人說，比人工智慧產業更具前沿的是生命工程，生物醫療，但生命工程產業的巨大爆發，難道不是以大資料、人工智慧為基本的依託嗎？

如今，隨著新材料新技術等的突破，廣泛地蒐集資訊，傳遞、轉化、處理資料資訊已不再有什麼門檻，接下來就是不斷擴大，變得足夠大的資料，各行各業都是如此。

我們個人能感受到最直接的是上網各類足跡，每一筆消費，每個資訊的瀏覽，每次社互動動，都能被記錄，被分析，被用來建立模型。

再之後，我們的各種身體指標，身體各種可量化的資料，每天都會產生的資料，都可以被記錄，被傳遞，被轉化。這些資料，相比之前，那可是有數量級的變化。

工業上的大資料是更廣闊的領域。從預測消費者的行為，設計生產產品，到製造及銷售全過程，都朝著大資料方向迅猛邁進，以大資料為根基的工業變革被稱為最後一次工業革命。

由此可見，大資料在持續的10幾年過程中，會深入到方方面面中。它不會三五年就基本完成，至少要持續十幾二十年。

具體的大資料定義，已有比較公認的幾個指標了，概括為4V：第一，數量（Volume），即資料巨大；第二，多樣性（Variety），即資料型別繁多；第三，速度（Velocity），即處理速度快；第四，真實性（Veracity），即追求高質量的資料。

人工智慧的概念則比較模糊，各種定義也有，範圍也很廣泛。一般認為是機器演算法，處理資料的模型建立等等“軟”的東西。但現在機器人產業，虛擬現實等，因離不開核心演算法，有時也被統一的人工智慧的提法中。

所謂人工智慧，肯定就是要承擔人腦目前所不能做的事，不管是分析資料，處理資料，還是得出結論。人腦做不到，但它能做到，且做得比人腦更好，那就可被視為人工智慧了。

就人而言，我們經常形容眼耳鼻舌身意。計算機程式，機器智慧在這六方面超過人的表現，其中在視覺、聽覺領域最被我們直接的感受到。在做機器眼睛、機器耳朵方面，已已誕生出不少獨角獸公司，有著廣泛的運用了。

綜合性的影響，目前自動駕駛領域的全球爭霸，這赤裸地體現著人工智慧對傳統汽車產業徹底的變革。還有對金融的，醫療等等的影響，工業網際網路則是大資料、人工智慧進行著工業全方位的滲透。

（我寫的書有《創業大浪潮》《創業第二課》《這個星球不配我死》《淘寶創業英雄》《Quattroporte的第一份工作》《入埃及記》《趙曙明：我的人生感悟與管理觀》《偉大的小習慣》等，曾任職中國青年天使會、《中國企業家》雜誌，《中國投資》雜誌等。近三年與百餘名創業者有一對一溝通。關注真格、洪泰、英諾、樂搏等天使投資的專案）

現在很多企業都會採用人工智慧和大資料技術，逐步深入到企業工作各方面。也是未來的一個走向。

華信智原大資料應用研究院（天津南開區研發中心） 專注大學生，致力於大資料分析，Java軟體開發，Web前端開發，PHP軟體開發，UI設計，大資料精準營銷，跨境電商等課程培訓.

大資料和人工智慧，已經發酵了多年。但到目前為止，沒有拿給企業成為人們所熟知的大資料公司或人工智慧公司。相反，我們聽到的大資料或人工智慧，恰恰是現有的公司在業務中所體現出來的應用特徵。

拿大資料來說，人人都在說大資料重要。各行各業都說自己要做大資料，甚至出現了專門以收集資料為目標的創業企業，企圖透過收集資料，賣給傳統公司應用。這一嘗試是失敗的，並沒有達成目標。為什麼呢？因為資料仍然是被在位的傳統公司掌握的。在位的傳統公司，透過對自己的客戶資料的分析，找到新的業務路徑，或充分開發消費者的消費習慣。

那麼，大資料業務是不是毫無用武之地呢？當然不是。大資料公司提供分析的方案，為傳統公司提供專業的大資料分析服務。這裡的大資料公司，可以理解為傳統的諮詢服務和資訊科技公司的升級版了。

同時，跨行業和跨公司的資料分析，社會公共資料的使用，成為了大資料公司的重要分析基礎。這時候，獨立的從事大資料分析的專業服務商，也就有更大的用武之地了。

所以說，大資料公司，不是收集資料的。而是從事提供資料儲存、分析和應用解決方案的諮詢和方案實施的專業技術服務的公司。

人工智慧，有著同樣的境遇。各行各業採用了一些自動化的應用，就號稱人工智慧。尤其是當前一些類人形的機器人，在不同的應用場景下賣萌賣呆，就會被大讚。實際上，這些都算不上人工智慧應用，算是遊戲吧。

真正的人工智慧應用，已經走過了工業領域中的自動化階段，正在經歷著教學領域普及的第二階段，也正在開啟進入人類生活領域的應用階段。我們相信，未來20年，屬於人工智慧。中閱資本集團旗下天閱投資的創投基金，投資了江蘇南大電子，這是南京大學旗下的一支專注於人工智慧在金融服務領域中應用的公司。天閱投資正在尋找更多應用場景靠譜的人工智慧創業企業。

我們相信，未來的世界，屬於大資料和人工智慧。但應用的範疇，還在探索中。